【摘 要】
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使用光伏(PV)系统作为减少建筑能源需求对化石燃料的依赖的解决方案引起了人们的注意.此外,在光伏系统中加入储能系统(ESS),可以通过在电力峰值负载期间增加对光伏发电的依赖来优化电力成本.然而,当前的ESS容量有限,难以充分利用PV产生的能量.研究了为PV、ESS和电热泵(EHP)提出的一种新型集成节能系统,可最大限度地利用PV能源,优化ESS使用并降低EHP能源消耗成本.其所提议的集成系统的组件与基于深度学习(DL)的算法相关联,该算法可预测EHP的光伏发电和能源需求.提出的系统根据峰值负载时间、预测的
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使用光伏(PV)系统作为减少建筑能源需求对化石燃料的依赖的解决方案引起了人们的注意.此外,在光伏系统中加入储能系统(ESS),可以通过在电力峰值负载期间增加对光伏发电的依赖来优化电力成本.然而,当前的ESS容量有限,难以充分利用PV产生的能量.研究了为PV、ESS和电热泵(EHP)提出的一种新型集成节能系统,可最大限度地利用PV能源,优化ESS使用并降低EHP能源消耗成本.其所提议的集成系统的组件与基于深度学习(DL)的算法相关联,该算法可预测EHP的光伏发电和能源需求.提出的系统根据峰值负载时间、预测的EHP电力需求和光伏发电来安排ESS的充电/放电时间.提议的系统确保了一种有效的方法来最大化光伏发电,从而减少建筑能源需求对化石燃料的依赖.
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